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Cómo distinguir imágenes con la ayuda de la Ciencia de Datos

Cómo distinguir imágenes con la ayuda de la Ciencia de Datos
#Tecnología
#Otros
1 de ago - min de lectura


Data Science 3- Digital HouseConcluyó el programa de Data Science impartido durante el primer semestre del año en Digital House y, como es habitual, los alumnos presentaron sus proyectos integradores. En este sentido, Amanda Delgado Rocke y Florencia Kabas trabajaron en el desarrollo de un sistema para el análisis de imágenes. Básicamente, apelaron al machine learning, esto es, crear un sistema que aprenda automáticamente para que detecte y clasifique imágenes con nieve, de aquellas no nevadas. “Corroborar el tipo de foto en base a datos binarios. De esta manera, teníamos dos tipos de clasificaciones: imágenes nevadas e imágenes sin nieve con el objetivo de identificar paisajes del primer tipo. Para eso, el desafío inicial fue trabajar con fotos disponibles en internet y convertirlas en datos”, explicaron las estudiantes.   A tal fin utilizaron el motor de búsqueda Bing, de Microsoft, para realizar el scrapeo, es decir, enfocarse en una búsqueda determinada para recolectar datos no estructurados. “Consideramos que para esta labor Bing es mejor que Google porque es más flexible. Además, apelamos al uso de imágenes disponibles sin costo. Así es como obtuvimos un DataSet con 1450 imágenes etiquetas”, ilustraron. El DataSet es una representación de datos residente en memoria que proporciona una modelo de programación relacional coherente independientemente del origen de datos que contiene. Data Science- Digital House Como las imágenes eran de distintos formatos decidieron convertirlas a RGB, y luego le asignaron un código a cada tipo de color. De esta manera obtuvieron miles de columnas según la cantidad de colores de las imágenes. Para simplificar el trabajo apelaron a la variable de saturación, esto es, el colorido de una imagen. Así es como un color muy saturado tiene un color intenso, mientras que un color menos saturado parece más descolorido y gris; y sin saturación, un color se convierte en un tono grisáceo. Con posterioridad, redimensionaron las imágenes para que todas tengan el tamaño y orientación para poder compararlas. Como resultado, pudieron disminuir los cientos de columnas del DataSet a solo 512.   Métodos Con ese DataSet utilizaron dos métodos para proseguir con el trabajo: vecinos cercanos y árboles de decisión. El primero detecta imágenes nevadas en función de las imágenes cercanas, por eso es un método por comparación. En tanto, en el segundo, es un algoritmo el que busca variables que le provean de información y así toma decisiones para agrupar solo a las imágenes nevadas. “Con esta metodología obtuvimos un nivel de acierto del 70%, por eso pensamos en otra alternativa para elevar el porcentaje, que fue optimizado al 82% a través de grid search y random forest que lograron elevar el rendimiento de nuestro algoritmo”, detallaron. Grid search hace búsquedas de parámetros y valores que entran en el modelo y los prueba para decidir al mejor combinación posible, mientras que random forest toma un modelo, lo repite muchas veces y lo compara, en este caso con muchas otras imágenes para definir. Data Science2- Digital House Data Science 2- Digital House Para concluir, las alumnas expresaron al resto de los alumnos que luego presentaron otros 10 proyectos: “Con esta realización de este proyecto nos dimos cuenta que queremos seguir avanzando en el campo del procesamiento de imágenes en base al análisis de datos no estructurados”.

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#Marketing

3 tendencias de marketing digital para el segundo semestre 2021

Dado que la pandemia hizo que los hábitos digitales de los consumidores evolucionen de forma acelerada como respuesta al confinamiento, es probable que los profesionales de marketing digital cuenten con conocimientos desactualizados. Si la realidad de los consumidores cambia, hay que modificar la forma de abordarlos mediante las estrategias de marketing digital.Por este motivo, presentamos algunas tendencias para considerar durante los próximos meses:  1. Los cambios digitales en el comportamiento del consumidor están aquí para quedarseLa consultora McKinsey descubrió que la pandemia aceleró la adopción del ecommerce. De esta forma, en tres meses se evolucionó lo que se esperaba que ocurriera a lo largo de 10 años.Ahora, para atraer a los clientes al momento de las compras por internet hay que contar con una plataforma de uso sencillo, entrega rápida y medios de pagos numerosos.  En este sentido, el informe más reciente del Institute for Business Value de IBM señala que la implementación de pagos móviles sin contacto es una prioridad para el 47% de las firmas sondeadas, mientras que el 45% indicó su interés por contar con plataformas de venta digital más sólidas.2. Los especialistas en marketing deben adelantarse a la demanda de los consumidores con información en tiempo realLas estadísticas de búsqueda son lo más cercano a la voz del cliente en tiempo real que se puede obtener. De hecho, los consumidores les dicen explícitamente a las marcas sobre sus deseos, necesidades e intenciones en las consultas online así como también en su comportamiento en el website.Así es como los especialistas de marketing digital deben escuchar, analizar y luego activar estas estadísticas con personalizaciones en tiempo real para poder conectar mejor con los clientes y, así, generar más ventas.  3. Los datos de origen aumentan en importancia y valorA medida que Google planea eliminar las cookies de terceros, tanto los profesionales de PPC como los de SEO se esfuerzan por elaborar estrategias para un futuro sin cookies. De hecho, el 46% dice que la depreciación de éstas es su principal desafío en los medios para 2021.Dado que la orientación de los anuncios y el análisis del comportamiento se volverán más difíciles, crecen el valor y la importancia de los datos propios. Por eso es que la recomendación consiste en planificar ahora cómo se manejarán las preguntas e inquietudes de los consumidores sobre la privacidad y el almacenamiento de sus datos.  

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#Marketing

Estas son las preferencias en ecommerce y redes sociales de los latinoamericanos

Con el inicio de la pandemia y el posterior aislamiento, los consumidores cambiaron sus hábitos de consumo y rutina. Entre otras cosas, este fenómeno disparó el ecommerce. De hecho, las ventas online se multiplicaron por cinco desde marzo del 2020.La última edición del Barómetro COVID-19, realizada por Kantar la agencia en consultoría e insights, menciona que aunque este canal mantendrá el consumo que ha conseguido durante la pandemia, el generar experiencias de compra es uno de los pilares principales para mantener el consumo.  Por otro lado, los medios digitales de pago siguen siendo relevantes para el consumidor. En tal sentido, es clave entender que los latinoamericanos prefieren realizar pagos con tarjetas de crédito, de débito o aplicaciones móviles por encima del efectivo. Es Brasil (76%) el país en donde tienen una mayor preferencia por este tipo de pagos electrónicos, a diferencia de Argentina (54%), Colombia (53%) y México (50%).El consumo de plataformas digitales y redes sociales en LatinoaméricaKantar menciona que los consumidores de Latinoamérica invierten más tiempo en los medios digitales, y conocer estos datos es muy relevante para poder crear estrategias exitosas de marketing digital. Los brasileños son los máximos consumidores de contenido online en la región, incrementando el 78% su navegación por internet. Los mexicanos ocupan la segunda posición en consumir más este tipo de contenidos y en tercer lugar se encuentran los colombianos.Mientras que los argentinos son los que menos incrementaron su uso. Por ejemplo, solo el 27% ve TV on demand y/o streaming más que al iniciar la pandemia.Otro hallazgo importante en el Barómetro COVID-19, y que es fundamental para cualquier estrategia de marketing digital, es que dentro de los medios digitales, se encontró que Youtube, Facebook e Instagram son las plataformas con mayor crecimiento durante la pandemia. Siendo nuevamente Brasil el país con mayores incrementos en este sector.El consumo de videos para entretenimiento o para adquirir una nueva habilidad hizo que YouTube fuera la plataforma más solicitada durante el aislamiento y se registró un incremento de uso.En Brasil el 74% de las personas aumentaron su consumo, para México el 67%, Colombia 60% y Argentina 45%. En cambio el 66% de los mexicanos fueron más activos en Facebook, seguido de los brasileños (56%), los colombianos (49%) y, por último, los argentinos (34%).

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Los datos pueden transformarse en valor para las empresas

Si bien se sabe que los datos de una organización son fundamentales para conocer la realidad y tomar decisiones más inteligentes, todavía hay bastante desconocimiento respecto a cómo lograr que la información sea accionable para el logro de objetivos estratégicos.  En tal sentido, un estudio reciente a nivel internacional encontró que el 79% de los encuestados usa BI o herramientas de análisis de datos. En tanto, más del 40% de los sondeados indicó que sus empresas utilizan la analítica con fines principalmente operativos o de ventas y marketing. La toma de decisiones estratégicas mejorada fue el mayor beneficio para la mayoría (65%). Otras ganancias explicitadas fueron un mejor conocimiento sobre los clientes (45%), ahorros en los costos operativos (44%) y aumento de ventas (32%).  Obtener información accionable, que relacione los datos con el valor comercial, debería ser el objetivo central de toda estrategia empresarial. De todos modos, el problema es que a veces las firmas recopilan tantos datos que pierden el foco. Muchas otras veces no cuentan con especialistas en data analytics que sepan convertirlos en información relevante para el negocio.  Es decir, que no es suficiente con que los datos se transformen en información: deben convertirse en conocimiento concreto para una toma de decisiones más asertiva.